图像处理——掩模(滤波器、掩模、核、模板、窗口 为同一个意思)

本文深入解析了图像处理中的掩膜概念,介绍了掩膜在提取感兴趣区域、屏蔽图像特定部分、结构特征提取及特殊形状图像制作等方面的应用,并探讨了其在数字图像处理中的重要角色。

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一、问题:

在做图像处理相关课题时,一些库或者书籍上都经常会出现 mask 一词,被译为(滤波器、掩模、核、模板、窗口 )等

感到疑惑,查阅相关资料后,有如下了解

二、解释:

什么是掩膜?(mask)

数字图像处理中的掩膜的概念是借鉴于PCB制版的过程,在半导体制造中,许多芯片工艺步骤采用光刻技术,用于这些步骤的图形“底片”称为掩膜(也称作“掩模”),其作用是:在硅片上选定的区域中对一个不透明的图形模板遮盖,继而下面的腐蚀或扩散将只影响选定的区域以外的区域。 图像掩膜与其类似,用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。

光学图像处理中,掩模可以是胶片、滤光片等。数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用多值图像。数字图像处理中,图像掩模主要用于:

① 提取感兴趣区,用预先制作的感兴趣区掩模与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0。

② 屏蔽作用,用掩模对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计。

③ 结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。

④ 特殊形状图像的制作。

掩膜是一种图像滤镜的模板,实用掩膜经常处理的是遥感图像。当提取道路或者河流,或者房屋时,通过一个n*n的矩阵来对图像进行像素过滤,然后将我们需要的地物或者标志突出显示出来。这个矩阵就是一种掩膜。

### 数字图像处理中空间滤波的原理与实现 #### 空间滤波的概念 空间域图像处理主要包括灰度变换和空间滤波两种操作[^1]。其中,空间滤波通过利用像素及其邻近区域的信息来修改图像特性。它广泛应用于去噪、边缘检测和平滑等领域。 #### 空间滤波的工作机制 空间滤波心思想是对目标像素周围的局部区域应用一个特定的操作函数。具体而言,使用大小为 \( m \times n \)滤波器对一幅尺寸为 \( M \times N \) 的图像进行线性空间滤波时,滤波器响应 \( g(x, y) \) 可定义为滤波器系数与覆盖区域内相应像素值乘积的总和[^4]。这一过程可以描述如下: - 将滤波器放置于图像上的每一个像素位置; - 计算滤波器掩模内的权重与对应像素值的乘积并求和; - 把得到的结果赋予当前像素作为新的灰度值。 #### 类型及其实现方式 根据功能的不同,空间滤波可分为平滑(低通)滤波和锐化(高通)滤波两大类。 ##### 平滑滤波 平滑滤波主要用于减少图像中的高频成分,比如随机噪声或细节纹理。常见的有均值滤波器和高斯滤波器等。以下是采用Python实现的一个简单例子——均值滤波器的应用: ```python import numpy as np from scipy.ndimage import convolve def mean_filter(image, kernel_size=3): """ 应用均值滤波器到输入图像。 参数: image (numpy.ndarray): 输入二维灰度图像数组。 kernel_size (int): 滤波窗口大小,默认为3x3。 返回: filtered_image (numpy.ndarray): 经过均值滤波后的图像。 """ # 创建一个全一矩阵作为卷积 kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / (kernel_size ** 2) # 使用convolve执行卷积操作 filtered_image = convolve(image, kernel, mode='constant', cval=0.0) return filtered_image ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的均值滤波器,并将其作用于给定的图像数据上[^2]。 ##### 锐化滤波 为了突出图像边界或者增加对比度,通常会运用锐化技术。一种典型的代表就是拉普拉斯算子。其基本形式涉及二阶导数计算,在实际编程过程中可通过离散模板完成: \[ H(u,v)=\delta(u,v)-kG(u,v), k>0 \] 这里不再赘述具体的数学表达式推导过程,而是给出一段基于OpenCV库的实际编码案例供参考: ```python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 加载原始图片 original_img = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义Laplacian内 laplacian_kernel = np.array([[0, 1, 0], [1,-4, 1], [0, 1, 0]]) # 执行卷积运算 sharpened_img = cv2.filter2D(original_img, -1, laplacian_kernel) plt.figure(figsize=(8,4)) plt.subplot(121); plt.imshow(original_img,cmap="gray"); plt.title("Original Image") plt.subplot(122); plt.imshow(sharpened_img,cmap="gray"); plt.title("Sharpened Image") plt.show() ``` 此脚本读取一张黑白照片后施加了一个标准的四方向差分逼近方案来进行增强效果展示[^3]。
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